商湯開源最大目標跟蹤庫PySOT，代碼已正式上線！

前幾天 CVer推送一篇：

重磅！商湯開源最大目標跟蹤庫PySOT：含SiamRPN++和SiamMask等演算法

，介紹了來自商湯科技的STVIR（SenseTime Video Intelligence Research team）開源的目標跟蹤庫：PySOT。當時PySOT並沒有上傳代碼，所以之前的文章僅介紹了新特性，但得到大家廣泛關注。

本以為是2019年5月底會上線代碼，但於2019年5月13日凌晨，PySOT已正式上線代碼！

https://github.com/STVIR/pysot

之前Amusi也分享了幾篇很棒關於目標跟蹤很棒的文章，但本文要介紹的項目是paper+code，這個是大家喜聞樂見的。

• 基於孿生網路的目標跟蹤演算法匯總
• GitHub：目標跟蹤最全資料集
• CVPR2019 | 我對Siamese網路的一點思考（SiamMask）

PySOT特性

PySOT 目標跟蹤庫實現了目前SOTA的多個單目標跟蹤演算法，該項目是用Python編寫，基於PyTorch深度學習框架。

該項目還包含用於評估跟蹤器（tracker）的Python工具介面。

為什麼叫 PySOT？大家應該能猜到是：Python/PyTorch + Single Object Tracking 的組合。Amusi 強烈建議後面再開源個 PyMOT，哈哈！

PySOT 共包含 5 種演算法：

• SiamMask （CVPR 2019）
• SiamRPN++（CVPR 2019 oral）
• DaSiamRPN（ECCV 2018）
• SiamRPN （CVPR 2018）
• SiamFC （ECCV 2016）

SiamRPN++

PySOT 提供 3 種 backbone：

• ResNet{18, 34, 50}
• MobileNetV2
• AlexNet

PySOT 提供的評估工具支持如下數據集：

• OTB2015
• VOT16/18/19
• VOT18-LT
• LaSOT
• UAV123

PySOT 安裝與測試

最新更新的 PySOT 添加了安裝教程、模型下載庫、測試/評估腳本等內容。

PySOT 安裝&環境依賴

• Conda with Python 3.7.
• Nvidia GPU.
• PyTorch 0.4.1
• yacs
• pyyamlmatplotlib
• tqdm
• OpenCV

# Create environment and activateconda create --name pysot python=3.7conda activate pysot# Install numpy/pytorch/opencvconda install numpyconda install pytorch=0.4.1 torchvision cuda90 -c pytorchpip install opencv-python# Install other requirementspip install pyyaml yacs tqdm colorama matplotlib cython tensorboardX# Build extensionspython setup.py build_ext --inplace# Try with scriptsbash install.sh /path/to/your/conda pysot

PySOT Model Zoo

Visual Tracking Baselines（Short-term Tracking）

PySOT 工具集：評估

如：VOT2018-LT

測試腳本

cd experiments/siamrpn_r50_l234_dwxcorrpython -u ../../tools/test.py --snapshot model.pth # model path --dataset VOT2018 # dataset name --config config.yaml # config file

侃侃

PySOT的代碼已經上線，快快測試一下吧~

本文為機器之心轉載，轉載請聯繫原作者獲得授權。

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